) Робототехникада нейрондық желілер роботтардың темір «миына» арналған көптеген алгоритмдерді жасау үшін қолданылады

Нейрондық желілер адам миына ұқсас аналитикалық есептеулерді қажет ететін күрделі мәселелерді шешу үшін қолданылады. Нейрондық желілер үшін ең көп таралған қолдану:

Жіктеу - параметрлер бойынша мәліметтерді бөлу. Мысалы, кіре берісте адамдар жиынтығы беріледі және сіз олардың қайсысына несие беретіндігіңізді, ал кімге бермейтіндігіңізді шешуіңіз керек. Бұл жұмысты жас, төлем қабілеттілігі, несиелік тарих және т.б. сияқты ақпаратты талдай отырып, нейрондық желі жасай алады.

Болжау - келесі қадамды болжау мүмкіндігі. Мысалы, қор нарығындағы жағдайға байланысты акциялардың көтерілуі немесе төмендеуі.

Тану - қазіргі уақытта нейрондық желілерді кеңінен қолдану. Google-да фотосурет іздегенде немесе телефон камераларында сіздің бетіңізді анықтап, оны ерекшелендіретін және тағы басқалар үшін қолданылады.

Нейрондық желі қалай жұмыс істейді?

Бұл мысалда жүйке желісінің бөлігі бейнеленген, мұнда әріптер мен кіріс нейрондарын, Н әрпі жасырын нейронды, ал w әрпі салмақтарды білдіреді. Формула кіріс ақпаратының сәйкесінше салмаққа көбейтілген барлық кіріс мәліметтерінің қосындысы екенін көрсетеді. Содан кейін 1 және 0 кірістерін береміз, w1 \u003d 0.4 және w2 \u003d 0.7 болсын, H1 нейронының кіріс мәліметтері келесідей болады: 1 * 0.4 + 0 * 0.7 \u003d 0.4. Енді бізде кіріс бар, біз кірісті активация функциясына қосу арқылы шығуға болады . Енді бізде өнім бар, біз оны жеткіземіз. Сонымен, біз барлық нейронға жеткенше барлық қабаттарды қайталаймыз. Мұндай желіні бірінші рет іске қосқаннан кейін, жауап дұрыс емес болады, өйткені желі оқытылмаған. Оның нәтижелерін жақсарту үшін біз оны жаттықтыруымыз қажет. Бірақ мұны қалай жасау керектігін білмес бұрын, нейрондық желінің бірнеше шарттары мен қасиеттерімен таныс болу керек.

Бұл мысалда жүйке желісінің бөлігі бейнеленген, мұнда әріптер мен кіріс нейрондарын, Н әрпі жасырын нейронды, ал w әрпі салмақтарды білдіреді. Формула кіріс ақпаратының сәйкесінше салмаққа көбейтілген барлық кіріс мәліметтерінің қосындысы екенін көрсетеді. Содан кейін 1 және 0 кірістерін береміз, w1 \u003d 0.4 және w2 \u003d 0.7 болсын, H1 нейронының кіріс мәліметтері келесідей болады: 1 * 0.4 + 0 * 0.7 \u003d 0.4. Енді бізде кіріс бар, біз кірісті активация функциясына қосу арқылы шығуға болады . Енді бізде өнім бар, біз оны жеткіземіз. Сонымен, біз барлық нейронға жеткенше барлық қабаттарды қайталаймыз. Мұндай желіні бірінші рет іске қосқаннан кейін, жауап дұрыс емес болады, өйткені желі оқытылмаған. Оның нәтижелерін жақсарту үшін біз оны жаттықтыруымыз қажет. Бірақ мұны қалай жасау керектігін білмес бұрын, нейрондық желінің бірнеше шарттары мен қасиеттерімен таныс болу керек.

Іске қосу функциясы:

Белсендіру функциясы - бұл кіріс деректерін қалыпқа келтіру тәсілі. Яғни, егер сізде кіріс саны көп болса, оны белсендіру функциясынан өткізіп, сізге қажет ауқымда нәтиже аласыз. Белсендіру функциялары өте көп, оның ең қарапайымдары: Сызықтық, Сигмоид (Логистикалық) және Гиперболалық тангенс. Олардың басты айырмашылығы - мәндер диапазонында.

Назарларыңызға рахмет!!!

жүктеу 1,14 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: